请逐句解释上面程序的作用

当使用`torch.nn.RBF`不可用时，上述代码提供了一种使用`torch.nn.functional`中的函数来实现RBF函数的方法。接下来，逐句解释上面的程序的作用：

1. 导入必要的库

import torch

2. 定义RBF函数

def rbf(x, c, gamma):
    return torch.exp(-gamma * torch.norm(x-c, dim=-1))

这个函数使用了`torch.nn.functional`中的`torch.exp`和`torch.norm`函数。其中，`x`是输入数据，`c`是中心向量，`gamma`是RBF函数的一个超参数。函数的返回值是RBF输出结果。

3. 定义输入数据，中心向量和超参数

x = torch.randn(10, 5)
c = torch.randn(3, 5)
gamma = 0.1

这里定义了一个输入数据`x`，它是一个10行5列的张量；中心向量`c`，它是一个3行5列的张量；以及一个超参数`gamma`。

4. 计算RBF输出结果

out = rbf(x, c, gamma)

这里调用了刚才定义的RBF函数，并将输入数据`x`，中心向量`c`和超参数`gamma`传递给它。函数的返回值被赋值给`out`。

5. 打印结果

print(out)

最后，打印RBF输出结果`out`。